deepSeek本地调用,代码及注释分析

import time
from openai import OpenAI
from openai.types.chat import ChatCompletionChunk
from typing import Generator, List, Dict


class DeepSeekChatClient:
    """基于OpenAI客户端的DeepSeek对话封装类"""

    def __init__(self, api_key: str, model: str = "deepseek-chat"):
        """
        初始化对话客户端
        :param api_key: DeepSeek API密钥,格式为"Bearer sk-xxx"
        :param model: 模型名称,默认为deepseek-chat
        """
        # 配置基础参数
        self.client = OpenAI(
            api_key=api_key,
            base_url="https://api.deepseek.com/v1",  # 使用DeepSeek专用端点
        )
        self.model = model  # 指定使用的模型版本
        self.messages: List[Dict[str, str]] = []  # 维护完整对话历史

        # 调用初始化日志
        self._log_thought("客户端初始化完成 ┃ 模型: {model}")

    def _log_thought(self, content: str):
        """
        思考过程记录方法
        :param content: 需要记录的思考内容(支持格式化占位符)
        """
        formatted_content = content.format(model=self.model)
        timestamp = time.strftime(
<think>好的,用户想了解如何用Python调用本地DeepSeek模型。首先,我需要确认DeepSeek模型的具体情况。可能用户指的是类似DeepSeek-R1之类的开源模型,或者他们自己微调的版本。假设是Hugging Face Transformers库支持的模型,常见的做法是使用Transformers加载本地模型文件。 接下来,我需要考虑用户可能已经下载了模型文件,保存在本地目录中。需要指导他们如何正确加载模型和分词器。例如,使用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer从本地路径加载。 另外,用户可能不太清楚路径的设置,需要提醒他们确保路径正确,可能需要绝对或相对路径。同时,生成文本时的参数设置,比如max_length、temperature等,可能需要根据任务调整,需要给出示例说明。 还有,用户可能遇到依赖问题,需要确保安装了transformers、torch等库。如果模型是量化版本,可能需要额外的库,如bitsandbytes,这时候需要提示用户安装。 另外,如果DeepSeek模型是基于其他框架,比如TensorFlow,可能需要不同的加载方式,但通常Hugging Face的接口统一,应该没问题。需要提醒用户检查模型的文档,确认是否与Transformers兼容。 用户可能还关心如何在实际应用中使用,比如搭建API或处理输入输出。可能需要简单举例,如读取用户输入,生成响应,并处理结果。 最后,需要确保示例代码正确,没有语法错误,并且关键部分有注释说明。可能还需要提到如果遇到错误,如何排查,比如检查路径、依赖版本等。</think>以下是在Python调用本地DeepSeek模型的标准实现方法(假设已下载模型文件至本地): ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer # 设置本地模型路径(示例路径,需替换为实际路径) model_path = "./models/deepseek-ai/deepseek-r1" # 加载模型与分词器 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_path, device_map="auto", # 自动分配GPU/CPU torch_dtype="auto" # 自动选择数据类型 ) # 构建提示词 prompt = "解释量子力学的基本原理" # 编码输入 inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device) # 生成输出 outputs = model.generate( **inputs, max_new_tokens=500, do_sample=True, temperature=0.7, top_p=0.9 ) # 解码结果 response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(response) ``` 关键步骤说明: 1. 环境准备: ```bash pip install transformers torch ``` 2. 模型部署要求: - 确保模型文件完整(包含pytorch_model.bin、config.json等) - 推荐使用>=16GB显存的GPU环境 - 内存建议>=32GB 3. 参数优化建议: - 调节`temperature`(0.1-1.0)控制输出随机性 - 调整`max_new_tokens`控制生成长度 - 使用`top_k`和`top_p`参数优化生成质量 4. 常见问题处理: - 如遇内存不足:尝试添加`load_in_8bit=True`参数(需安装bitsandbytes) - 路径错误:使用绝对路径确保准确性 - 版本冲突:保持transformers>=4.33.0 完整调用示例应包含: 1. 模型加载验证 2. 输入预处理 3. 生成参数配置 4. 输出后处理 请根据实际模型版本调整参数设置,建议参考官方发布的模型卡(model card)获取具体配置要求。
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